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An Improved Proportionate Normalized Least Mean Square Algorithm for Sparse Impulse Response Identification
1
作者 文昊翔 赖晓翰 +1 位作者 陈隆道 蔡忠法 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2013年第6期742-748,共7页
In this paper after analyzing the adaptation process of the proportionate normalized least mean square(PNLMS) algorithm, a statistical model is obtained to describe the convergence process of each adaptive filter coef... In this paper after analyzing the adaptation process of the proportionate normalized least mean square(PNLMS) algorithm, a statistical model is obtained to describe the convergence process of each adaptive filter coefcient. Inspired by this result, a modified PNLMS algorithm based on precise magnitude estimate is proposed. The simulation results indicate that in contrast to the traditional PNLMS algorithm, the proposed algorithm achieves faster convergence speed in the initial convergence state and lower misalignment in the stead stage with much less computational complexity. 展开更多
关键词 adaptive algorithm echo cancellation(EC) proportionate normalized least mean square(PNLMS) algorithm proportionate step-size sparse impulse response
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基于PCA-Kmeans的电动公交车起步驾驶行为分类与节能行为量化指导 被引量:1
2
作者 王庆宇 《智能计算机与应用》 2025年第5期97-104,共8页
纯电动公交车在动力特性及驾驶操作行为上区别于传统燃油公交车,因此在节能驾驶操作上,应做出相对应的调整。现有研究的节能驾驶建议主要为定性建议,本文提出了一种从数据驱动角度给予定量建议的办法,通过借鉴国家标准GB/T38146中重型... 纯电动公交车在动力特性及驾驶操作行为上区别于传统燃油公交车,因此在节能驾驶操作上,应做出相对应的调整。现有研究的节能驾驶建议主要为定性建议,本文提出了一种从数据驱动角度给予定量建议的办法,通过借鉴国家标准GB/T38146中重型商用车工况构建时的特征参数集,采用主成分分析法(PCA)对特征参数进行降维,采用K-means算法实现驾驶习惯片段的分类提取,根据低功耗片段,选用加速踏板的特征参数,计算得到量化的节能驾驶数值,使用最小二乘法拟合出合适的低功耗速度走势曲线及方程,拟合优度为0.8419,给出一些经济节约指导办法。 展开更多
关键词 数据驱动 新能源汽车 主成分分析法 K-meanS算法 最小二乘法拟合 定量建议
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MI-NLMS adaptive beamforming algorithm for smart antenna system applications 被引量:7
3
作者 MOHAMMAD Tariqul Islam ZAINOL Abidin Abdul Rashid 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2006年第10期1709-1716,共8页
A Matrix Inversion Normalized Least Mean Square (MI-NLMS) adaptive beamforming algorithm was developed for smart antenna application. The MI-NLMS which combined the individual good aspects of Sample Matrix Inversion (... A Matrix Inversion Normalized Least Mean Square (MI-NLMS) adaptive beamforming algorithm was developed for smart antenna application. The MI-NLMS which combined the individual good aspects of Sample Matrix Inversion (SMI) and the Normalized Least Mean Square (NLMS) algorithms is described. Simulation results showed that the less complexity MI-NLMS yields 15 dB improvements in interference suppression and 5 dB gain enhancement over LMS algorithm, converges from the initial iteration and achieves 24% BER improvements at cochannel interference equal to 5. For the case of 4-element uniform linear array antenna, MI-NLMS achieved 76% BER reduction over LMS algorithm. 展开更多
关键词 Smart antenna Beamforming algorithm least mean square (LMS) normalized LMS (NLMS) Matrix InversionNLMS (MI-NLMS)
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Modeling and Optimization for Piercing Energy Consumption
4
作者 XIAO Dong PAN Xiao-li +2 位作者 YUAN Yong MAO Zhi-zhong WANG Fu-li 《Journal of Iron and Steel Research International》 SCIE EI CAS CSCD 2009年第2期40-44,共5页
Energy consumption is an important quality index in the production of seamless tubes. The complex factors affecting energy consumption make it difficult to build its mechanism model, and optimization is also very diff... Energy consumption is an important quality index in the production of seamless tubes. The complex factors affecting energy consumption make it difficult to build its mechanism model, and optimization is also very difficult, if not impossible. The piercing process was divided into three parts based on the production process, and an energy consumption prediction model was proposed based on the step mean value staged multiway partial least square meth- od. On the basis of the batch process prediction model, a genetic algorithm was adopted to calculate the optimum mean value of each process parameter and the minimum piercing energy consumption. Simulation proves that the op- timization method based on the energy consumption prediction model can obtain the optimum process parameters effectively and also provide reliable evidences for practical production. 展开更多
关键词 seamless tube piercing energy consumption mean value staged multiway partial least square method genetic algorithm
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用于块稀疏信道估计的改进μ率PNLMS算法
5
作者 靳展 李前进 +1 位作者 马霖峰 杨忠豪 《微处理机》 2025年第4期1-7,共7页
针对现有通信系统中存在信道响应呈现块稀疏特性的问题,对成比例自适应滤波算法展开研究。由于块稀疏信道大幅值系数成簇分布,因此将自适应滤波器抽头权重平均划分成若干分组,将大幅值系数分配到一个或几个分组中,再对每个分组统一分配... 针对现有通信系统中存在信道响应呈现块稀疏特性的问题,对成比例自适应滤波算法展开研究。由于块稀疏信道大幅值系数成簇分布,因此将自适应滤波器抽头权重平均划分成若干分组,将大幅值系数分配到一个或几个分组中,再对每个分组统一分配步长,取代传统算法中为每个系数单独分配步长的方案。本研究在μ律比例归一化最小均方(MPNLMS)算法的代价函数中,加入两种混合范数约束l2,1和l2,0,提出l2,1-MPNLMS算法和l2,0-MPNLMS算法,详细推导了所提出的算法,并且在网络回声信道估计背景下对算法性能进行分析。仿真结果表明,与传统算法相比,所提算法无论在处理单块稀疏还是多块稀疏的情况下,都具有更快的收敛速度和更低的稳定性。 展开更多
关键词 自适应滤波 块稀疏 μ律比例归一化最小均方(MPNLMS)算法 混合范数约束
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胎儿心电提取自适应滤波器仿真对比研究 被引量:10
6
作者 徐欣 马千里 朱旭 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期847-852,共6页
为了提高胎儿心电(FECG)提取的准确性和效率,研究了采用最小均方算法、递归最小二乘(RLS)算法、仿射投影算法、能量归一化最小均方算法的四种自适应滤波器应用于FECG提取的速度和准确性。根据设计的基于MATLAB的FECG提取算法仿真分析了... 为了提高胎儿心电(FECG)提取的准确性和效率,研究了采用最小均方算法、递归最小二乘(RLS)算法、仿射投影算法、能量归一化最小均方算法的四种自适应滤波器应用于FECG提取的速度和准确性。根据设计的基于MATLAB的FECG提取算法仿真分析了四种自适应滤波器的收敛速度与稳态性能的影响因素,并通过调整和优化FECG提取参数对四种自适应滤波器进行了仿真对比。研究结果表明,RLS算法自适应滤波器性能最优,可以快速准确地从母体心电中分离出FECG。 展开更多
关键词 胎儿心电 自适应滤波器 最小均方算法 递归最小二乘算法 仿射投影算法 能量归一化最小均方算法 母体心电
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基于指数函数的归一化变步长LMS算法 被引量:15
7
作者 杨逸 曹祥玉 杨群 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第10期134-136,共3页
在研究归一化最小均方误差(NLMS)算法的基础上,提出一种基于指数函数的变步长LMS算法。通过建立误差和步长的函数关系,实时调整步长,并对输入信号完成时域信号解相关,解决稳态失调系数与收敛速度的矛盾。仿真实验结果证明,该算法与传统... 在研究归一化最小均方误差(NLMS)算法的基础上,提出一种基于指数函数的变步长LMS算法。通过建立误差和步长的函数关系,实时调整步长,并对输入信号完成时域信号解相关,解决稳态失调系数与收敛速度的矛盾。仿真实验结果证明,该算法与传统LMS算法、SVS_LMS算法、NLMS算法以及双曲正切变步长LMS算法相比,具有更高的收敛速度和较小的稳态失调系数。 展开更多
关键词 指数函数 归一化 LMS算法 变步长 解相关 稳态失调
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采用归一化最小均方误差准则的LM-BP算法 被引量:7
8
作者 郝欢 陈亮 张翼鹏 《信号处理》 CSCD 北大核心 2013年第8期1084-1089,共6页
传统神经网络通常以最小均方误差(LMS)或最小二乘(RLS)为收敛准则,而在自适应均衡等一些应用中,使用归一化最小均方误差(NLMS)准则可以使神经网络性能更加优越。本文在NLMS准则基础上,提出了一种以Levenberg-Marquardt(LM)训练的神经网... 传统神经网络通常以最小均方误差(LMS)或最小二乘(RLS)为收敛准则,而在自适应均衡等一些应用中,使用归一化最小均方误差(NLMS)准则可以使神经网络性能更加优越。本文在NLMS准则基础上,提出了一种以Levenberg-Marquardt(LM)训练的神经网络收敛算法。通过将神经网络的误差函数归一化,然后采用LM算法作为训练算法,实现了神经网络的快速收敛。理论分析和实验仿真表明,与采用最速下降法的NLMS准则和采用LM算法的LMS准则相比,本文算法收敛速度快,归一化均方误差更小,应用于神经网络水印系统中实现了水印信息的盲提取,能更好的抵抗噪声、低通滤波和重量化等攻击,性能平均提高了4%。 展开更多
关键词 最小均方误差 归一化最小均方误差 Levenberg—Marquardt算法
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基于方差归一化失真测度的改进的LBG算法 被引量:4
9
作者 方绍武 戴蓓倩 陆伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2000年第2期27-29,39,共4页
矢量量化(VQ)技术在话者识别系统中得到了广泛的应用。 VQ码本的产生通常采用 LBG算法,失真测度则为对矢量的各分量等权重的欧氏距离。在话者识别系统中特征矢量的各个分量的分布是有差别的,且对于不同的话者,这种差别的程... 矢量量化(VQ)技术在话者识别系统中得到了广泛的应用。 VQ码本的产生通常采用 LBG算法,失真测度则为对矢量的各分量等权重的欧氏距离。在话者识别系统中特征矢量的各个分量的分布是有差别的,且对于不同的话者,这种差别的程度又是不一样的。由于不同分布的各维参数对话者识别的有效性各不相同,因此,文章提出了一种能反映这种有效性差别的失真测度,即:方差归一化失真测度。以该失真测度为基础,并结合时序相关的初始码本设计方法及有效的零胞腔处理技术,文章提出了改进的LBG算法,同时利用该算法训练出改进的VQ话者模型,并进行了话者识别实验。 展开更多
关键词 LBG算法 方差归一化 话者识别 矢量量化
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扩频系统中最小误码率意义下的最优干扰抑制技术 被引量:7
10
作者 李琳 周文辉 谭述森 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期32-37,共6页
通过论证最小化误码率 (MBER) ,最小均方误差 (MMSE)以及约束最小均值输出能量 (MMOE)之间的关系 ,将MBER准则下最优干扰抑制器的设计转化为后两种准则下最优干扰抑制器的设计 ,并分别导出两种自适应算法 :递推最小二乘 (RLS)和盲递推... 通过论证最小化误码率 (MBER) ,最小均方误差 (MMSE)以及约束最小均值输出能量 (MMOE)之间的关系 ,将MBER准则下最优干扰抑制器的设计转化为后两种准则下最优干扰抑制器的设计 ,并分别导出两种自适应算法 :递推最小二乘 (RLS)和盲递推最小二乘 (BRLS) .前者抑制干扰效果好 ,但需要期望信号 ;后者无需期望信号 ,但抑制效果较差 .本文将两种算法合理配合 ,给出了动态环境下的干扰抑制方法 . 展开更多
关键词 扩频 最小误码率准则 最小均方误差准则 最小均值输出能量准则 干扰抑制 递推最小二乘算法
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一种基于双通道自适应噪声对消的语音增强法 被引量:3
11
作者 王振力 张雄伟 郑君杰 《信号处理》 CSCD 北大核心 2007年第5期786-790,共5页
在自适应噪声对消(ANC)中,本文根据主辅通道噪声间的相关性,提出了一种自适应滤波语音增强算法。在低信噪比(-10~0dB)白噪声条件下,文中研究了辅助通道采集的噪声有无"串音"两种情况下的语音增强效果。研究表明:在无串音和... 在自适应噪声对消(ANC)中,本文根据主辅通道噪声间的相关性,提出了一种自适应滤波语音增强算法。在低信噪比(-10~0dB)白噪声条件下,文中研究了辅助通道采集的噪声有无"串音"两种情况下的语音增强效果。研究表明:在无串音和有串音两种条件下,本文算法增强语音的信噪比分别比NLMS算法提高约14dB和5dB,PESQ_MOS得分分别比NLMS算法提高约1.13和0.83,同时增强语音的听觉质量得到了极大地改善。 展开更多
关键词 自适应噪声对消 语音增强 NLMS 相关性
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双通道实时数据采集处理系统的设计与实现 被引量:5
12
作者 李欣 刘春杰 赵犁丰 《青岛海洋大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2002年第1期133-138,共6页
本文提出了一种基于 TMS32 0 C31串行接口的双通道实时数据采集处理系统的设计与实现方案 ,该设计以 TMS32 0 C31和 TL C32 0 AD5 0 C为核心器件 ,具有两个独立的 A/D,D/A通道 ,能够实现 32位浮点计算和 16位数据采集与回放。应用该系... 本文提出了一种基于 TMS32 0 C31串行接口的双通道实时数据采集处理系统的设计与实现方案 ,该设计以 TMS32 0 C31和 TL C32 0 AD5 0 C为核心器件 ,具有两个独立的 A/D,D/A通道 ,能够实现 32位浮点计算和 16位数据采集与回放。应用该系统进行归一化最小均方误差 (Normal-ized L east Mean Square,NLMS)算法实时自适应噪声抵消实验 ,实验结果表明 ,该系统能够实现实时的自适应噪声抵消 ,可广泛应用于实时语音信号处理等领域。 展开更多
关键词 数据采集 数字信号处理器 归一化最小均方误差 自适应噪声抵消 A/D通道 D/A通道
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基于扩散卡尔曼滤波算法的目标跟踪估计 被引量:10
13
作者 程华 张雪婷 房一泉 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第2期191-197,238,共8页
针对节点网络上的目标跟踪,提出一种基于扩散Kalman滤波算法的分布式跟踪估计。假设该节点网络系统按照线性状态空间模型演进,网络中的每个节点获取与未观察到的状态线性相关的测量值;对于每个测量值和每个节点,采用来自邻近区域的数据... 针对节点网络上的目标跟踪,提出一种基于扩散Kalman滤波算法的分布式跟踪估计。假设该节点网络系统按照线性状态空间模型演进,网络中的每个节点获取与未观察到的状态线性相关的测量值;对于每个测量值和每个节点,采用来自邻近区域的数据计算出一个局部状态估计值;采用一个基于扩散矩阵和连接矩阵的扩散步骤,将前面计算得到的邻域估计值在整个网络上扩散,从而使得每个节点获得关于系统状态的最佳跟踪估计。仿真实验结果表明,该算法不仅在平均均方偏差性能方面可与集中式Kalman滤波跟踪算法相比拟,而且在平均能耗方面优于对比算法。 展开更多
关键词 目标跟踪 分布式估计 卡尔曼滤波算法 扩散矩阵 均方偏差 平均能耗
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基于RLS-ANC自适应滤波的FECG信号提取方法 被引量:3
14
作者 刘世金 徐文 +1 位作者 刘大利 苏明 《北京生物医学工程》 2005年第6期414-417,共4页
本文应用RLS-ANC(recursive least squares adaptive noise cancellation)自适应滤波方法提取胎儿心电(FECG)信号。该方法采用RLS-ANC自适应滤波消除母亲心电,提取胎儿心电信号。实验结果表明,本方法适应非平稳信号的能力强,收敛速度快... 本文应用RLS-ANC(recursive least squares adaptive noise cancellation)自适应滤波方法提取胎儿心电(FECG)信号。该方法采用RLS-ANC自适应滤波消除母亲心电,提取胎儿心电信号。实验结果表明,本方法适应非平稳信号的能力强,收敛速度快,提取效果好于NLMS(normalizedleast mean squares)算法。 展开更多
关键词 胎儿心电 自适应滤波 自适应噪声抵消 RLS算法 NLMS算法
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基于连续块处理的改进LMS算法研究 被引量:1
15
作者 胡铁乔 曹婷 +1 位作者 吴仁彪 汪万维 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第10期1610-1615,共6页
在基于连续数据块处理的硬件系统中,若干块数据通过LMS迭代算法处理后得到多组权值矢量。若各组权矢量波动过大,系统性能将会急剧下降。针对此问题,本文提出了一种基于连续块处理的改进LMS算法,该方法首先利用LMS算法对一块数据进行迭... 在基于连续数据块处理的硬件系统中,若干块数据通过LMS迭代算法处理后得到多组权值矢量。若各组权矢量波动过大,系统性能将会急剧下降。针对此问题,本文提出了一种基于连续块处理的改进LMS算法,该方法首先利用LMS算法对一块数据进行迭代计算,得到此块数据对应的更新权矢量,将该权矢量乘以一个复系数使其向上一块数据对应计算所得的权矢量进行归一(幅度和相位上的归一),然后将归一化处理后的权矢量作为下一块数据迭代计算的初值。经过上述处理后,权值收敛速度得到了提高,同时减小了数据块间更新权矢量的波动,进而减小系统其他相关参数的波动,提高硬件系统稳定性。最后仿真实验结果验证了本文算法的有效性和正确性。 展开更多
关键词 最小均方算法 权值波动 归一化 稳定性
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无穷级数求和的一种量子力学解法 被引量:3
16
作者 井孝功 苏春艳 赵永芳 《大学物理》 北大核心 2005年第8期5-8,共4页
在一维无限深方势阱的解析解的基础上,利用波函数的归一化常数及能量平均值的两种不同算法的等价性,导出了∑∞n=11n2、∑∞n=11n4等24个无穷级数的求和公式.
关键词 无限深方势阱 归一化常数 能量平均值 无穷级数 求和公式
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基于NLMS的LFM信号自适应校正研究 被引量:2
17
作者 冯成燕 吴援明 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第12期2248-2251,共4页
该文针对雷达对抗中的LFM信号进行了自适应校正的研究,用NLMS算法对LFM信号的校正进行了建模与理论推导,求出了最优步长与最小误差的具体表达式,并进行了计算机仿真验证,表明了该理论分析的指导价值。
关键词 雷达信号处理 通道失衡 LFM信号 自适应校正 NLMS算法
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JADE盲信号分离算法失效问题研究 被引量:4
18
作者 刘伟群 阳春华 易叶青 《计算技术与自动化》 2005年第3期63-65,共3页
分离(或解混合)矩阵的学习算法是盲信号分离的关键技术,矩阵联合对角化的预白化JADE算法是一种基于四阶累计量的学习算法。本文在分析该算法原理的基础上,从理论上找出了算法失效的原因,即源信号相关性越强,JADE盲信号分离算法失效问题... 分离(或解混合)矩阵的学习算法是盲信号分离的关键技术,矩阵联合对角化的预白化JADE算法是一种基于四阶累计量的学习算法。本文在分析该算法原理的基础上,从理论上找出了算法失效的原因,即源信号相关性越强,JADE盲信号分离算法失效问题越严重,并通过仿真实验证明了理论分析结果的正确性。 展开更多
关键词 盲信号分离 JADE算法 联合对角化 方差归一化
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强噪声环境下有源抗噪耳罩设计 被引量:1
19
作者 孙科伟 李建海 +1 位作者 杨海东 宋博 《工矿自动化》 北大核心 2013年第9期8-12,共5页
针对现有的有源抗噪耳罩存在价格昂贵且佩戴不太方便的问题,设计了一种应用在强噪声环境下的有源抗噪耳罩。该耳罩以TMS320VC5509为主控芯片,采用自适应噪声抵消方案和归一化的最小均方算法提升耳罩的自适应噪声抵消性能,结合被动降噪技... 针对现有的有源抗噪耳罩存在价格昂贵且佩戴不太方便的问题,设计了一种应用在强噪声环境下的有源抗噪耳罩。该耳罩以TMS320VC5509为主控芯片,采用自适应噪声抵消方案和归一化的最小均方算法提升耳罩的自适应噪声抵消性能,结合被动降噪技术,很好地实现了在强噪声环境下消除噪声的目的。测试结果表明,该耳罩在低频范围内抗噪性能最高可达到30dB。 展开更多
关键词 抗噪耳罩 有源抗噪 被动降噪 自适应噪声抵消 归一化最小均方算法
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自适应噪声抵消技术在地震资料处理中的应用 被引量:2
20
作者 魏巍 刘学伟 《石油天然气学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期79-83,共5页
在矿区、厂区等特殊环境进行地震数据采集时,经常会受到机械设备的强噪声干扰及工频干扰。常规消除工频干扰的滤波方法会伤害有效信息,并且对频带较宽的机器噪声亦不适用。通过对地震数据信噪模型分析,重点研究利用自适应噪声抵消技术... 在矿区、厂区等特殊环境进行地震数据采集时,经常会受到机械设备的强噪声干扰及工频干扰。常规消除工频干扰的滤波方法会伤害有效信息,并且对频带较宽的机器噪声亦不适用。通过对地震数据信噪模型分析,重点研究利用自适应噪声抵消技术来消除工频干扰、机器噪声。针对常规技术存在的不足,提出了一种改进的算法,仿真试验和实际资料的处理结果表明改进算法可以有效抵消地震记录中的工频干扰和机器噪声,大大提高地震资料的信噪比,并且有效地震信号失真小,结果令人满意。 展开更多
关键词 自适应噪声抵消 地震资料处理 地震数据采集 信噪比 归一化最小均方误差法(NLMS) 机器噪声 工频干扰
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